人类的很多发明创造，都是从自然中学来的 。比如机翼模仿的是鸟的翅膀，让上下两侧的气流速度不一样来形成向上的气压差；疏水材料模仿的是荷叶表面纹理仿制的 。前面提到的启发式搜索算法，也是对自然界动植物等的模拟衍生出来的算法，原来很多问题在没有数学的时候，就能够通过生物本能的解决这个问题 。同理，现在的深度学习模型，大家都说这是对人脑神经元与神经突触的模拟，同样的，我们接触的声音、视觉画面、文字等等都是通通转换成电信号，经过重重神经元之后，变成了我们可以理解的一个个具象的东西——一首歌、一部电影、一只小狗...... 神经网络模型跟这确实也有异曲同工之妙 。
所以我并不觉得神经网络模型不对，只是我们对模仿的本体——大脑的科学认知都不够，那么通过模仿出来的神经网络模型让人更加不可理解，不可证明、也不可证伪 。或许，现在所谓的神经网络模型压根就是错误的？或许等我们的脑科学有更大进步的时候，会有一种全新的能够科学证明的神经网络模型出现？
现在很多人把深度学习当做一个框，什么都往里装，以为深度学习就是万能解药，特别是一些神奇的大V发的文章，看多了总归有些不适 。我们现在使用大模型的过程，就像三体里的火鸡科学家一样，在黑夜中不断摸索规律 。至于这个规律是真理还是深坑，不得而知 。大模型能发展到什么地步，那就要看后人的智慧了 。
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我们是大淘宝技术-品牌供给技术部，目前主要负责消费电子、家装家居、天猫优品等行业的供应链业务 。团队致力于解决采购、调拨、仓储、履约等多环节的业务优化问题，为平台商家和集团自营业务提供极致的供应链体验 。将仿真优化、运筹学、机器学习和智能AI算法与实际业务场景相结合，为供应链降本提效、提升消费者物流体验提供一站式解决方案 。
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